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https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/147093
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| Title: | 以深度學習模型自動序列標記客語詞性之研究
A study on part-of-speech sequential tagging with deep learning models for Taiwan Hakka language |
| Authors: | 吳明宗
Wu, Ming-Tsung |
| Contributors: | 劉吉軒
Liu, Jyi-Shane
吳明宗
Wu, Ming-Tsung |
| Keywords: | 深度學習
自然語言處理
中文詞性標記
預訓練模型
Simple RNN
LSTM
transformer
Bert
deep learning
natural language processing
Chinese part-of-speech tagging
pre-training model
Simple RNN
LSTM
transformer
Bert |
| Date: | 2023 |
| Issue Date: | 2023-09-01 15:39:01 (UTC+8) |
| Abstract: | 目前客語語料的蒐集非常困難，如何利用少許的客語語料，建立出一個詞性對應辭典，進而快速而準確的標記客語詞性，就是一個重要的議題。目前深度學習相關的模型都有此相關的應用，所以透過實際將標記過的資料處理成深度學習相關模型可以讀取的格式後，進行訓練再比較各模型的預測詞性結果，本文先後使用了Simple RNN、Bi LSTM、Bert模型各別訓練更預測後，將結果比較分析，抉擇出較好的詞性預測方法。
針對Transformer的Bert部分，由於中研院有提供了中文的預訓練模型(Bert-base-Chinese-Pos)，本文則是使用了Finetune方式並將客語字彙加入訓練。實驗結果SimpleRNN準確性約為91%、BiLSTM準確性約為93%及Bert準確性約為93%。
The collection of Hakka language corpus is currently very difficult. How to use a small amount of Hakka language data to establish a part-of-speech dictionary and quickly and accurately tag the parts of speech is an important issue. Deep learning models have been widely applied in this regard. By processing the data into formats readable by deep learning models, different models such as Simple RNN, LSTM, and Transformer were trained and their prediction results were compared and analyzed. Regarding the Transformer model with the Bert component, the study utilized the pre-trained Chinese Bert model (Bert-base-chinese-pos) provided by the Institute of Information Science, Academia Sinica, and fine-tuned it by incorporating Hakka vocabulary during training. The experimental results showed that Simple RNN achieved an accuracy of 91%, BiLSTM achieved an accuracy of 93%, and Bert achieved an accuracy of 93%. |
| Reference: | [1]維基百科自然語言處理，2020-12-19
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[9] 斷開中文的鎖鍊！自然語言處理 (NLP)是什麼？，
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[12] 中文轉客文文轉音系統中的客語斷詞處理之研究，黃豐隆、余明興、林昕緯、林義証，2014。
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[14] 第一個開放的客語斷詞工具（jieba 的演算法替換其詞庫及 HMM 機率表所製作的客家語斷詞程式）， https://github.com/ldkrsi/jieba-Hakka
[15]獨熱編碼，2019-09-18
https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10216967
[16] [常見的自然語言處理技術] 文本相似度(I): Word Embeddings，2021-09-21，https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10268404
[17]CNN（卷積神經網絡）、RNN（循環神經網絡）、DNN（深度神經網絡）的內部網絡結構的區別，201-02-23
https://kknews.cc/zh-tw/news/6n84mm3.html
[18]深度神經網絡(DNN)，2017-10-12
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29815081
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[20] Understanding LSTM Networks，2015-08-27
https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
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[26] Self-Supervised Learning，李宏毅，2021。
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[27] 李宏毅_ELMO, Bert, GPT，shaoeChen，2021。
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https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B
[32] 鍾屏蘭、江俊龍，學術研究基礎建置暨客家文化研究計畫，屏東教育大學客家文化所計畫成果報告書，2009。 |
| Description: | 碩士
國立政治大學
資訊科學系碩士在職專班
105971011 |
| Source URI: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0105971011 |
| Data Type: | thesis |
| Appears in Collections: | [資訊科學系碩士在職專班] 學位論文
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